[Forum SIS] Seminario Prof.ssa Mecatti 27.4.2011

[Dip. Scienze Statistiche - Mi]

Il Prof. B. Vittorio Frosini, Direttore del Dipartimento di Scienze statistiche dell'Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, ha il piacere di informarLa che la Prof.ssa Fulvia Mecatti, del Dipartimento di Statistica dell'Università di Milano-Bicocca, terrà un seminario dal titolo:


Bootstrap & Finite Population Complex Sampling


Mercoledì 27 Aprile dalle ore 14,00

in Aula Seminari 114

Università Cattolica del Sacro Cuore - Milano

Via Necchi, 9 primo piano



Segue Abstract



Si prega di confermare la propria presenza inviando una e-mail a: dip.scienzestatistiche at unicatt.it<mailto:dip.scienzestatistiche at unicatt.it>
Il convegno è gratuito, ma l'iscrizione necessaria ai fini organizzativi.
Per ulteriori informazioni rivolgersi alla Segreteria Organizzativa:
Sig.ra Barbara Villa
Tel. 02-7234.2647 - Fax 02-7234.3064
e-mail: dip.scienzestatistiche at unicatt.it




Abstract
Since being first introduced by Efron in 1979, the Bootstrap has quickly become one of the most largely studied, developed and applied resampling method. As a consequence of its simplicity and generality there has been much theoretical and empirical research and the bootstrap is nowadays a well-established computer intensive method for assessing the precision of an estimator, confidence intervals and p-values. In its original version the bootstrap applies in the classical non-parametric inferential context, under the customary assumption of independency and identical distribution (iid) of the sample observations from an unknown probability model.  Non-iid  situation are also of interest in statistical theory and practice and suitable modifications of the original bootstrap  able to address a weaker or stronger dependency structure in sample data are needed.   In the seminar first the development of  bootstrap method is briefly reviewed and then the non-iid finite population case is focused. Main proposals of bootstrap algorithms for complex sample are  discussed and some new results for probability proportional to size sampling are presented. Open issues and development challenges are also enlightened.






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